Delay Line Network(DLN) - Сеть линий задержек.
Принцип функционирования данной сети основан на эффекте задержки распространения сигнала когда он проходит по более длинному проводнику относительно времени его прохождения по более короткому проводнику.
Структурно сеть DLN представляет ориентированный граф в узлах которого находятся управляющие элементы - "нейроны", связи соединяющие различные "нейроны" представляют из себя линии задержки.
Сеть DLN предполагается использовать для создания модели функционирования мозга.
Свойства которыми должна обладать DLN:
- Память. способность сети сохранять и воспроизводить некоторые данные которые будут поступать на вход сети.
- Способность сохранять и восстанавливать последовательности входных данных.
- Иерархичность. способность сети сохранять входные данные в памяти в виде иерархий, также образовывать новые уровни иерархий.
- Ассоциативный доступ к данным в памяти.
- Целеобразование и реструктуризация целей сети.
DLN можно также назвать корреляционой сетью, т.к. основным принципом работы данной сети является установление зависимостей во входных данных.
//----
Рассмотрим что же из себя представляет линия задержки в структуре DLN
Линия задержки по сути представляет локальную память системы, способную хранить некоторое кол-во информационных состояний(S). Чем длиннее линия задержки тем больше ее информационная емкость.
Линию задержки можно сравнить с локальной переменной в программировании.
Второй функцией линии задержки является образование структуры сети. Ее вычислительной мощности.
//---
Общая структура системы будет иметь следующий вид
//---
Реструктуризация информации в сети DLN.
Рассмотрим сначала основные способы реструктуризации информации в сети.
На мой взгляд их всего 3:
1) Реструктуризация по через создание обратных связей.
2) Реструктуризация через модификацию соединительных связей.
3) Реструктуризация через изменение свойств элементов.
Четвертым типом может быть комбинированная реструктуризация сочетающая перечисленные выше типы.
